OpenAI sagt, sein erster eigener Chip schlage Nvidias Blackwell bei der Energieeffizienz

OpenAI hat am 26. August erste Messwerte zu Jalapeño veröffentlicht, dem ersten selbst entwickelten Chip des Unternehmens. Er ist ausschließlich für Inferenz gebaut, also für den laufenden Betrieb von Modellen, nicht für deren Training.

Gemessen wurde an drei offenen Modellen: GPT-OSS 120B, DeepSeek R1 und Kimi K2.5 1T. Bei voller Auslastung liefert Jalapeño nach OpenAIs Angaben das 1,5- bis 1,9-Fache an Rechenarbeit je Watt gegenüber Vergleichssystemen und braucht für eine vollständige Antwort das 1,7- bis 3,6-Fache weniger Zeit.

Bei stark interaktiven Lasten, also vielen kurzen Anfragen hintereinander, fällt der Abstand größer aus. Dort nennt OpenAI Werte vom 2,1- bis 4,1-Fachen.

Die Vergleichsbasis ist Nvidias Blackwell-Plattform. Genau daran setzt die Kritik an. SemiAnalysis hält die Gegenüberstellung für unvollständig und teilweise unfair, weil Jalapeño mit HBM4 arbeitet, während Blackwell die ältere Speichergeneration nutzt.

Der Konkurrent, an dem sich der Chip messen lassen müsste, wäre Rubin. Nvidias kommende Plattform setzt ebenfalls auf HBM4 und kommt zeitlich in denselben Zeitraum. Über deren Speicherbestückung hatte TrendForce bereits im August berichtet.

Nvidia hat sich zu den Vergleichswerten bislang nicht geäußert. Eine Stellungnahme im Newsroom des Unternehmens war zum Redaktionsschluss nicht auffindbar.

OpenAI ist mit dem Vorhaben nicht allein. Auch Anthropic hat ein eigenes Chip-Team aufgebaut. Wer eigene Beschleuniger baut, senkt nicht nur Kosten, sondern verschafft sich Verhandlungsmasse gegenüber dem einzigen Lieferanten, der die Preise setzt.

Bemerkenswert ist der Zeitpunkt. OpenAI veröffentlicht die Zahlen am selben Tag, an dem Nvidia ein Rekordquartal meldet und Garantien in Milliardenhöhe für OpenAI-Rechenzentren übernimmt. Kunde, Partner und Wettbewerber sind hier dieselbe Firma.